הגדרות אדמין – ניתוחים עצמאיים

התכונה ניתוחים בשירות עצמי מאפשרת למשתמשי Looker להעלות קבצים בפורמטים CSV, ‏ XLS ו-XLSX ל-Looker, ואז להריץ שאילתות על הנתונים ולהציג אותם בתרשים ב-Looker Explore, בלי להגדיר מודל LookML או להגדיר בקרת גרסאות של Git.

אדמינים ב-Looker יכולים לבחור באפשרות Self-service Explores בתפריט Admin ב-Looker כדי להגדיר את התכונה Self-service Explores ולראות העלאות של נתונים במופע.

לפני שמתחילים

כדי להשתמש ב-Explores בשירות עצמי, מופע Looker שלכם צריך לעמוד בדרישות הבאות:

  • להריץ Looker בגרסה 25.20 ואילך לחיבורים ל-BigQuery, או בגרסה 26.8 ואילך לחיבורים ל-Snowflake.
  • יש חיבור למסד נתונים של BigQuery או Snowflake, והחיבור צריך להיות מוגדר באופנים הבאים:
    • החיבור צריך להיות מוגדר עם ההיקף All projects. כדי לוודא מה היקף הגישה של החיבור, בודקים את העמודה היקף הגישה בכרטיסייה מסדי נתונים בדף חיבורים בתפריט הניהול של Looker. אחרי שיוצרים את החיבור, אי אפשר לערוך את הערך של היקף הפרויקט של החיבור.
    • צריך להפעיל את החיבור לטבלאות נגזרות מתמידות (PDT). כדי לוודא שהפעלתם PDT בחיבור, פותחים את הדף Connections (חיבורים) ב-Looker, לוחצים על הלחצן Edit (עריכה) של החיבור, לוחצים כדי לפתוח את הכרטיסייה Optional Settings (הגדרות אופציונליות) ומוודאים שהמתג Enable PDTs (הפעלת PDT) מופעל.
    • בחיבורים ל-Snowflake, אדמין מסד נתונים צריך להעניק את ההרשאה CREATE STAGE לתפקיד ב-Looker. פרטים נוספים זמינים בדף התיעוד בנושא יצירת חיבור Looker ל-Snowflake.
  • לכל משתמש שייצור ניתוחים עצמאיים, צריך להיות בחשבון המשתמש שלו ב-Looker הרשאה upload_data, שמאפשרת למשתמש להעלות קובצי CSV למופע.

הפעלת ניתוחים בשירות עצמי

כדי שהמשתמשים יוכלו ליצור ניתוחים עצמאיים, אדמין ב-Looker צריך להגדיר את התכונה. לשם כך, הוא צריך לבצע את השלבים הבאים:

  1. בקטע כללי בתפריט אדמין של Looker, בוחרים בדף האדמין Self-service Explores.
  2. בדף האדמין ניתוחים עצמאיים, בתפריט הנפתח חיבור ברירת מחדל, בוחרים את החיבור ל-BigQuery או ל-Snowflake שבו רוצים להשתמש לאחסון הנתונים של הניתוחים העצמאיים. ‫Looker ישמור את הנתונים במסד הנתונים הזה עבור ניתוחי הנתונים בשירות עצמי במופע שלכם.
  3. לוחצים על הלחצן בדיקת החיבור כדי לוודא שהחיבור תקין ושהאפשרות PDTs מופעלת בו, כדי שיוכל לתמוך בהעלאות נתונים. (בקטע לפני שמתחילים מוסבר על הדרישות לחיבורים להעלאות נתונים לתמיכה). אם הבדיקה תיכשל, לא תוכלו להפעיל את העלאות הנתונים. כדי לראות פרטים נוספים על החיבור ולבדוק את החיבור כדי לראות איפה הוא נכשל, אפשר לעבור אל דף האדמין 'חיבורים'.
  4. לוחצים על הלחצן הפעלת העלאות של נתונים.
  5. אם רוצים שהמופע של Looker יתמוך בהעלאת נתונים מ-Google Sheets, צריך להשתמש גם במסוף Google Cloud כדי להפעיל את ממשקי ה-API הנדרשים. מידע נוסף מופיע בקטע הפעלת ממשקי ה-API לתמיכה בהעלאות ל-Google Sheets בדף הזה.

הפעלת ממשקי ה-API כדי לתמוך בהעלאות ל-Google Sheets

כדי לאפשר ל-Looker לתמוך בהעלאת נתונים מ-Google Sheets לחיבורים ל-BigQuery, צריך להפעיל את ממשקי ה-API הבאים ב Google Cloud מסוף על ידי משתמש IAM עם הרשאת IAM roles/serviceusage.serviceUsageAdmin:

  • צריך להפעיל את ה-API הזה בפרויקט Google Cloud שבו נמצא החיבור ל-BigQuery שמוגדר בתפריט הנפתח חיבור ברירת מחדל בדף האדמין ניתוחים בשירות עצמי:

    • ‫BigQuery API: נדרש לכל הפעולות ב-BigQuery

  • צריך להפעיל את ממשקי ה-API האלה ב Google Cloud פרויקט שמשויך לחשבון השירות שמשמש להעלאת נתונים (חשבון השירות שמשמש לתהליכי PDT בחיבור ל-BigQuery, שיכול להיות זהה או שונה מה Google Cloud פרויקט שצוין בתפריט הנפתח חיבור ברירת מחדל בדף האדמין ניתוחים בשירות עצמי):

    • ‫BigQuery API: נדרש לכל הפעולות ב-BigQuery
    • ‫Google Sheets API: נדרש כדי לאחזר את השמות של כל הגיליונות במסמך Google Sheets
    • ‫Google Drive API: נדרש כדי ש-BigQuery יוכל לקרוא קבצים מ-Drive

כדי להפעיל את ממשקי ה-API:

  1. במסוף Google Cloud , בתפריט הנפתח Default connection בדף הניהול Self-service Explores, לוחצים על כלי לבחירת פרויקטים ובוחרים את הפרויקט שמכיל את החיבור ל-BigQuery.

  2. בתפריט הניווט במסוף Google Cloud , עוברים אל APIs & Services (ממשקי API ושירותים) > Library (ספרייה) ופותחים את BigQuery API.

    מעבר אל BigQuery API

  3. בדף BigQuery API, אם ה-API עדיין לא מופעל, לוחצים על Enable (הפעלה).

  4. עדיין בדף BigQuery API, במסוף Google Cloud לוחצים על כלי לבחירת פרויקטים ובוחרים את Google Cloud הפרויקט שמשויך לחשבון השירות שמשמש להעלאת נתונים (חשבון השירות שמשמש לתהליכי PDT בחיבור ל-BigQuery).

  5. בדף BigQuery API, אם ה-API עדיין לא מופעל, לוחצים על Enable (הפעלה).

  6. בתפריט הניווט במסוף Google Cloud , עוברים אל APIs & Services > Library (ממשקי API ושירותים > ספרייה) ופותחים את Google Sheets API.

    מעבר אל Google Sheets API

  7. בדף Google Sheets API, אם ה-API עדיין לא מופעל, לוחצים על Enable (הפעלה).

  8. בתפריט הניווט של Google Cloud המסוף, עוברים אל APIs & Services (ממשקי API ושירותים) > Library (ספרייה) ופותחים את Google Drive API.

    מעבר אל Google Drive API

  9. בדף Google Drive API, אם ה-API עדיין לא מופעל, לוחצים על Enable.

הפעלת OAuth להעלאות ל-Google Sheets

אחרי שמפעילים את התכונה 'ניתוח נתונים בשירות עצמי' ומפעילים את ממשקי ה-API כדי לתמוך בהעלאות של Google Sheets, אפשר גם לאפשר למשתמשים להשתמש בניווט ב-Google Drive כדי לבחור מסמכי Google Sheets להעלאת נתונים.

כדי להפעיל את הניווט ב-Google Drive במופע Looker, משתמש IAM עם התפקידים הנדרשים צריך ליצור לקוח OAuth במסוף Google Cloud ואז להזין את פרטי הכניסה של OAuth בדף האדמין Self-service Explores במופע Looker, כמו שמתואר בהליך שבקטע הזה.

כדי ליצור את לקוח ה-OAuth ולהזין את פרטי הכניסה במופע Looker, פועלים לפי השלבים הבאים:

  1. במסוף Google Cloud , משתמשים ב Google Cloud כלי לבחירת פרויקטים במסוף כדי לבחור את Google Cloud הפרויקט שמשויך לחשבון השירות שמשמש להעלאת נתונים (חשבון השירות שמשמש לתהליכי PDT בחיבור ל-BigQuery).

    כניסה ל Google Cloud מסוף

  2. בתפריט הראשי של מסוף Google Cloud , עוברים אל APIs & Services > Credentials.

  3. בדף Credentials, לוחצים על התפריט הנפתח Create Credentials ובוחרים באפשרות מזהה לקוח OAuth.

  4. בתפריט הנפתח Application type בוחרים באפשרות אפליקציית אינטרנט.

  5. בשדה Name (שם), מזינים שם ללקוח OAuth, כמו Looker upload data from Sheets.

  6. בקטע Authorized JavaScript origins לוחצים על הלחצן Add URI. מזינים את כתובת ה-URL של המופע ב-Looker:

    https://LOOKER_INSTANCE_URL

  7. לוחצים על יצירה.

  8. אחרי שלוחצים על יצירה, מופיע החלון נוצר לקוח OAuth. בחלון הזה מוצגים מזהה הלקוח וסוד הלקוח שהמסוף Google Cloud יצר עבור לקוח ה-OAuth שלכם. מעתיקים את הערכים האלה ורושמים אותם.

  9. במופע Looker, בוחרים באפשרות Self-service Explores (ניתוחים בשירות עצמי) בקטע General (כללי) בחלונית Admin (אדמין).

  10. בדף Self-service Explores, בשדות Client ID ו-Client secret, מדביקים את הערכים שהעתקתם ממסוף Google Cloud כשיצרתם את לקוח OAuth במסוף Google Cloud .

  11. לוחצים על Save.

מעכשיו, כשהמשתמשים מעלים נתונים באמצעות האפשרות ייבוא מ-Cloud, Looker מציג ניווט ב-Google Drive לבחירת מסמכים ב-Google Sheets.

הצגת העלאות הנתונים במופע Looker

אם האפשרות 'ניתוחים בשירות עצמי' מופעלת במופע שלכם, אדמין ב-Looker יכול להשתמש בטבלה העלאות נתונים בדף האדמין ניתוחים בשירות עצמי כדי לראות את הנתונים שהמשתמשים העלו במופע.

בטבלה העלאות נתונים מוצגים הפרטים הבאים על העלאות הנתונים במופע:

  • השם של הכלי 'ניתוח נתונים בשירות עצמי', שהוא גם היפר-קישור שפותח את הכלי 'ניתוח נתונים בשירות עצמי'
  • הבעלים של העלאת הנתונים
  • התאריך שבו הועלו הנתונים
  • לחצן מחיקה שמאפשר לאדמינים של Looker למחוק את העלאת הקובץ ואת הניתוח בשירות עצמי שמשויך אליו

אדמינים ב-Looker יכולים לפתוח כל ניתוח נתונים בשירות עצמי במופע באמצעות הקישורים בטבלה העלאות נתונים. עם זאת, בקטע Self-service Explores בתפריט Explore של Looker מופיעים רק ניתוחים בשירות עצמי שנמצאים בבעלותכם או שהבעלים שיתפו איתכם באופן ספציפי. בתפריט Explore לא מופיעים כל ה-Explores בשירות עצמי במופע למנהלי Looker, כי זה עלול להפוך את התפריט Explore למסורבל.

הסרת העלאת נתונים

הבעלים של העלאת נתונים יכול להסיר את ההעלאה שלו מהדף עריכת ניתוח נתונים בשירות עצמי. בנוסף, אדמין ב-Looker יכול להסיר העלאת נתונים מדף האדמין Self-service Explores (ניתוחים בשירות עצמי) לפי השלבים הבאים:

  1. בקטע כללי בתפריט אדמין של Looker, בוחרים בדף האדמין Self-service Explores.
  2. בטבלה העלאות נתונים, לוחצים על הלחצן מחיקה של העלאת הנתונים שרוצים להסיר.
  3. לוחצים על מחיקה בתיבת הדו-שיח לאישור.